说说

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博主的摸鱼日常
分享日常生活,偶尔发表各种想法与吐槽
  • 2025-08-23 霍山大峡谷漂流!全程两个半小时,强烈推荐!和其他船的人激烈水战,由于平时太缺乏运动,回来以后人废了一半。


    安徽省六安市霍山大峡谷
  • 祝贺日本投降八十周年!祝贺我和女朋友在一起七周年!


  • 2025-08-01 - 2025-08-08 带着女朋友去云南玩了一星期,作为一个在5000米海拔不需要吸氧的人,云贵高原自然是轻松拿捏。女朋友平时不怎么运动,高反也不太严重,且在中后期完全适应了海拔,整趟旅游用了不到一瓶氧气。 这几天每天行程拉满,始终抽不出时间发内容,在回肥前一天晚上终于有了点时间,趁机发条说说先简单记录一下此次旅行。等有空了再把相册补上。

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    Day2 -- 玉龙雪山。图 1、2: 玉龙雪山高程点打卡(不过这个季节去确实已经没多少雪了,改名玉龙矿山吧...);图 3:云杉坪。
    Day3 -- 丽江古城。图 4: 正宗的过桥米线;图 5: 古城闲逛。
    Day4 -- 丽江➡️虎跳峡➡️香格里拉。图 6: 时隔多年再次来到虎跳峡。时过境迁,景区都已经装上电梯了...
    Day5 -- 穿藏服自驾环游纳帕海。图 7、8: 大经幡打卡(个人最喜欢的照片,主要是因为女朋友过于漂亮🤗凡尔赛一下,同时图 7 已经成为了我的手机壁纸);图 9: 半途而沸咖啡厅,附近风景不错,但咖啡价格略贵。图 10: 纳帕海草原美景。
    Day6 -- 巴拉格宗。参观了一座 07 年才被发现的世外桃源村落——巴拉村:图 11;香巴拉佛塔(天然形成的佛塔形雪山),不过因季节原因,现在并没有雪:图 12。
    Day7 -- 普达措国家公园。没啥好说的,毕竟是国家公园~图略。


    云南省丽江市
    云南省香格里拉市
    相册
    旅行
  • CVPR 又闹大笑话了。 起因是有人发现把 evaluate 的代码中 Dataloader 的参数 shuffle=False 改成 shuffle=True ,会导致准确率掉40%左右,因此提出质疑(图 1)。 时隔约一个月后,在另一位网友的催促下,作者终于不得不出来回应(已翻译为中文,见图 2),作者表示:

    Using shuffle=True would be a matter for future investigation, which could be valuable for researchers in this domain.
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    这可真是太逆天了,众所周知,这种图像分类任务在测试的时候应该是数据互相独立的,不会出现这种因数据顺序不同而导致结果差异的情况,而作者竟公然嘴硬表示这是一个未来的研究方向,实在是令人忍俊不禁。
    对于如此离谱之言论,网友们怎肯放过,于是和论文作者在 issue 里激情对线,最终给作者怼到删库跑路了(图 3)。
    那么这究竟是怎么回事呢?我大概看了一下他的代码部分,发现了一个神奇的函数(图 4),这个函数会在 evaluate 的时候运行,但注意到,它对一个 batch 数据计算了一些统计特征,例如均值、中位数。然后将这些统计特征用于后续的处理。 这直接导致了 batch 中的数据在测试时互相不独立。在这种情况下,如果不打乱数据,则会导致同一批次里的图像类别数量较少(例如一个 batch 里的 128 张图片仅有三五个类),那么其统计特征势必会产生一个 bias,如果将这些统计特征用于后续的分类,则会显著影响其分类性能。 这也能解释为什么将数据打乱或者设置 batchsize 为 1 会导致准确率大幅下降。
    哎,我算是知道都是哪些人在中顶会了。
    最后,拍了个 README 快照(图 5),帮这位作者留个赛博案底😌。


    原仓库的一个 Fork
    CVPR25
  • 终于 get 了心心念念的 Apple Watch,在此鸣谢女朋友的全款赞助!


  • 赛博丁真又一次发表争议言论,如图。对此我想说:「现在何同学求我点个赞,除非视频质量真的很好到我想点赞的程度,否则我就会直接说,抱歉我不想点赞,然后关闭视频。」 不过没有这个机会了,因为我已经把他各平台账号都拉黑了😂。


    赛博丁真
  • 这几天每天抽出点空闲的时间,断断续续的拼了个 1000 片的拼图🧩:梵高的《星月夜》。非常好看,裱起来以后挂家里~


    拼图
  • 再破 PB:10.77s 喜闻乐见,今天手感一直很差,但遇到了个比较简单的打乱,运气很好:四步白底 Cross, 三个不用换手的 F,还跳了 P。 记录一下打乱和解法。


    我的解法
    魔方
  • 博士开题顺利通过✅ 可喜可贺! 虽然讲的磕磕绊绊,但好像很水的样子,不像实验室内部流传的那样「比较难」、「容易挂人」,答辩组老师们也十分和蔼可亲。


    博士开题
  • 又破 PB 了:12.29s。 运气好,出了个 XC,后面三个 F 都比较顺,OLL 和 PLL 几乎是最顺手的两个公式,就这样才只有12s,实在是太菜了。 并且后来复盘发现还有一个解法可以直接跳 P,慢拧都能sub 10。


    我的解法更好的解法
    魔方
  • 明天博士开题答辩,肝了一个礼拜开题报告+PPT之后,自以为做好了我的垃圾水平所能及的准备了。遂玩了几把魔方放松心情,发现水平有了一点提升~


    博士开题
    魔方
  • 记一次行李箱被错拿的惨痛经历: 在回校的高铁上,习惯性的把我和女朋友的行李箱放在了最后一排座位的靠背后(正好一左一右两个坑)。下车的时候,一看发现女朋友的粉色行李箱(如图 1)不见了,在原来的位置上赫然放了一个蓝色的很胖的行李箱(如图 2)。 火速叫来了列车长、乘警,在邻近的车厢搜寻了一番未果后联系了终点站(武汉站)的警方。警方表示需要等列车入库后调取监控,于是我们只能先回合肥等消息。 列车到达武汉站后,警方发现车上有一个行李箱无人认领,恰好就是那个蓝色行李箱。于是,大概率就是这个蓝色行李箱的主人(后文记为 A)错拿了我们的粉色箱子下去。 鉴于两个箱子无论是颜色还是形状都完全不一样,我们觉得 A 在下车以后很快就会发现箱子拿错了,理应会立刻联系铁路方,故我们麻烦列车长有任何消息便告知我们。 另一方面,武汉警方调取了车内监控,在监控盲区人脸辨识度不高的情况下,判定蓝色行李箱是在杭州东站上车的,不过此时尚未定位到人,也暂未发现我们的箱子是何时被人拿下去的。 此时已经两天过去了,列车长那边没有任何消息,这似乎意味着 A 还没有意识到自己拿错了箱子,然而这非常不合常理。考虑到丢失的行李箱内的一些物品价值较大(上万元),我们开始对错拿箱子的人产生了怀疑。 在这两天当中,我们也没闲着,我们给所有途经站的失物招领处都打了电话,(以防 A 在发现错拿了箱子以后直接丢在高铁站),然而都没有找到。 第四天,警方联系我们,表示在申请调取了更多的监控后,又有了一些新的线索,同时警方也已经获取到了本次列车的乘客实名信息。经过两个小时左右的信息比对,终于破案了。

    到底是怎么一回事呢?
    以下事情经过来自警方对 A 的询问。
    A 在合肥南下车(甚至和我们同一站)时,因匆忙赶路误拿了我们的箱子,随后我们赶到,发现箱子被调包。
    A 下车后,匆忙赶高铁换乘,一路拖着错误的行李箱上了另一辆高铁,奇怪的是,直到上车放好箱子时,她都没有发现自己拿错了(后文将解释为什么会断定她此时还没发现)。
    A 坐了一站准备下车时,终于发现了问题,她发现她原来放箱子的地方放了一个粉色的箱子,并不是自己的蓝色箱子。
    A 心急火燎,在车上和列车长 battle,笃定在这辆车上有人拿了她的箱子(这可以解释「我断定前面她上车放完箱子的时候还没发现」),并试图找到自己的箱子,故没有在该站下车。
    A 又多坐了一站后,终于决定先回家等着,同时她把我们的箱子放到了这一站(太湖南)(所以我们在前面的所有途经站都没有找到箱子)
    由于 A 笃定是在第二辆车上丢的行李箱(为什么能这么笃定我也很纳闷),她始终没有去联系第一辆列车的列车长,因此两天过去后,那个蓝色箱子仍无人认领。
    至此,所有的谜团真相大白,我们也终于找回了自己的箱子。在这件事上,我们由衷地感谢武汉铁路公安处武汉乘警支队的鼎力相助,尤其是雷警官,在多次被我俩催促骚扰的情况下仍耐心相助,此乃高效又不失规范为百姓办事的典范(锦旗已经在路上了)。
    最后,以后再也不会把箱子放到那个地方了...


    高铁行李箱错拿
  • 情人节快乐!


  • 三步十字 + 跳o,喜破最近的 PB~


    魔方
  • 我这个快 10 年没玩魔方的老魔友经过一段时间的“复健”后,浅浅测了个速,似乎比以前要变强了一些。(其中有一把转错了最后一个公式导致 DNF 的被我删了嘿嘿。 对于我这个老年人手速以及瞎子一般的观察预判能力而言真是不容易(争取早日 sub15!


    魔方

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TwikooGiscus
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